import pandas as pd
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Pandas使用这些函数处理缺失值：

isnull和notnull：检测是否是空值，可用于df和series
dropna：丢弃、删除缺失值
axis : 删除行还是列，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0
how : 如果等于any则任何值为空都删除，如果等于all则所有值都为空才删除
inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新的df
fillna：填充空值
value：用于填充的值，可以是单个值，或者字典（key是列名，value是值）
method : 等于ffill使用前一个不为空的值填充forword fill；等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fill
axis : 按行还是列填充，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新的df
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def losedata():
    filepath = '../datas/student_excel/student_excel.xlsx'
    # 步骤1：读取excel的时候，忽略前几个空行
    studf = pd.read_excel(filepath, skiprows=2)

    # 步骤2：检测空值
    # print(studf.isnull())
    # print(studf)
    # print(studf['分数'].isnull())
    # print(studf['分数'].notnull())

    # 筛选没有空分数的所有行
    # print(studf.loc[studf['分数'].notnull(), :])
    # 步骤3：删除掉全是空值的列
    studf.dropna(axis=1,how='all',inplace=True)
    # print(studf)
    studf.dropna(axis=0,how="all",inplace=True)
    # 步骤5：将分数列为空的填充为0分
    cp = studf.fillna({'分数':0})
    # studf['分数'].fillna(0,inplace=True)
    # 等同于
    # studf.loc[:, '分数'] = studf['分数'].fillna(0)

    # 步骤6：将姓名的缺失值填充
    cp.loc[:,'姓名'] = cp['姓名'].fillna(method="ffill")
    print(cp)
    # 步骤7：将清洗好的excel保存
    cp.to_excel("../newFile/student_excel_clean.xlsx",index=False)


if __name__ == '__main__':
    losedata()


